美國商品期貨交易委員會(Commodity Futures Trading Commission, CFTC)於2024年10月15日發布《自願碳額度衍生性金融商品上市指引》(Commission Guidance Regarding the Listing of Voluntary Carbon Credit Derivative Contracts),闡述交易所上架自願碳額度衍生性金融商品時所應考量之因素,旨在推動仍處於發展階段的自願碳額度商品之標準化,以強化其透明度與流動性。本指引認為,決定進行上市交易前應先行考量下列因素:
1.透明度(Transparency):契約應公開碳額度方案(crediting program)與所認證減量專案活動之相關資訊。
2.外加性(Additionality):若無碳額度構成誘因,則其所代表之碳減量或移除將無從發生。
3.永久性與應對反轉風險(Permanence and Accounting for the Risk of Reversal):碳額度方案所核發之碳額度若遭撤銷,應具有充足緩衝儲備(buffer reserve)以替換品質相當之碳額度。
4.穩健量化(Robust Quantification):量化方法應穩健、保守且透明,以確保核發碳額度數量準確反映減排或移除量。
5.治理(Governance):碳額度方案應具備公開治理框架以建構獨立性、透明度及問責制度。
6.追蹤與避免重複計算(Tracking and No Double Counting):碳額度方案應追蹤碳額度之核發、轉讓及註銷,並確保已註銷額度不會再被使用而導致減排或移除量重複計算。
7.第三方確證及查證(Third-Party Validation and Verification):契約應明確記載第三方確證及查證程序,以確保碳額度實物交割符合品質要求,並與自願碳市場最新標準一致。
企業或機構對於所屬研發人員所為的 職務發明 , 應該給予多少的報償才算「合理」,近年來成為日本專利制度的爭議話題之一,其中 Olympus Optical Co., Ltd. v. Shumpei Tanaka 、 Yonezawa v. Hitachi Co. Ltd. 、 Nakamura v. Nichia Chemical Co Ltd 幾件訴訟案件更受到高度矚目,引發各界對於日本特許法(即專利法)中第 35 條第 3 、 4 項相關規定之檢討與議論,進而促使日本國會於 2004 年 5 月 28 日 通過特許法修正案,並自 2005 年 4 月 1 日 正式生效。 修正後之日本特許法有關受雇人發明制度部分,修正了第 35 條第 3 項及第 4 項並新增第 5 項。第 35 條第 3 項規定,受雇人依據契約、工作規則或其他約定,同意授予雇用人關於受雇人所為發明之專利申請權、專利權或設定專用實施權時,受雇人對於雇用人有收取合理報酬之權。第 35 條第 4 項規定,依據前項所定之契約、工作規則與其他約定,訂有報酬之約定時,在該報酬之決定標準係經由受雇人與雇用人協議為之,該報酬標準係經公開,且受雇人對於計算報酬金額所表達之意見,亦被充分聽取的情形下,依據該約定所為之報酬金給付應被認為是合理的。又同條第 5 項之規定,若企業內部之契約、工作規則與其他約定,並未規定報酬金額,或雖有規定,但該規定之報酬金額被認為是不合理的,則第 3 項所規定之合理報酬金額,應權衡雇用人基於該發明所獲得之利益、所承受之負擔及對該發明所做之貢獻,與受雇人在相關發明中所獲得之利益及其他相關因素加以認定之。 上述修正規定最大的特色在於 :(一)尊重自主協議 ; (二)報酬計算要件更加具體化 ; (三)鼓勵裁判外紛爭解決手段 。新修正之受雇人制度會帶來什麼樣的影響,目前各界仍在觀察;不過可確定的是,相較於舊法,新法至少在計算合理報酬上,要求雇用人須踐行更多的程序及其他要件,而這程序或要件規定將可減少法官在舊法時計算合理報酬金額的沈重負擔,與高度不確定所帶來的風險,並且亦可減少受雇人發明訴訟的總數量。 以日本電子大廠 Toshiba 新近在 7 月底與其離職員工 Fujio Masuoka 就閃光記憶晶片技術( flash memory chip technology )所達成之職務發明報酬和解協議為例, Toshiba 在 7 月 27 日 發布的新聞稿中,即特別感謝東京地方法院對公司有關員工職務發明之報酬政策及看法的尊重。
美國商務部國家電信和資訊管理局呼籲透過第三方評測提高AI系統透明度2024年3月27日,美國商務部國家電信和資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)發布「人工智慧問責政策報告」(AI Accountability Policy Report),該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估(Independent Evaluations)或是第三方評測,期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法,分別如下: 1.人工智慧稽核指引:聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引,該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露:人工智慧系統雖然已經應用在許多領域,但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤(Nutrition Label)的方式,使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準(Liability Standards):聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準,以解決現行制度下,人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源:聯邦政府應投入必要的資源,以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如: (1)資助美國人工智慧安全研究所(U.S. Artificial Intelligence Safety Institute); (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施(Cloud Infrastructure); (3)提供獎金和研究資源,以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊; (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具:NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具,以評估人工智慧系統之使用情況,例如透明度工具(Transparency Tools)、認驗證工具(Verification and Validation Tools)等。 6.獨立評估:NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管,特別是可能侵害權利或安全的模型,應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力:NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊,並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約:透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作,以建立人工智慧風險的問責機制,並確保該問責報告之建議得以落實。
法國參議院關於資料在地化(Data Localization)之修法提案為實現歐洲公民資料一致保護水準之期待,全面革新歐盟各會員國資料保護規範的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR),已於2016年4月14日由歐洲議會正式通過,且將在2018年5月25日生效,該規則異於資料保護指令(Data Protection Directive,95/46/EC)之處,在於規則無待各會員內國法化,得以直接適用,然而生效前的過渡期間,歐盟各國為因應新修正規則預作準備;近期,法國政府在「數位共和國」(République Numérique)法案中,欲修改現行關於資料保護之法律,如法國資料保護法(Loi Informatique et Libertes Act N°78-17 Of 6 January 1978),以達歐盟資料保護水準。 法國國民議會(Assemblée nationale)於2016年1月一讀通過,參議院(Sénat)隨後在5月提出修正案中第26 條之一(Article 26 bis A),要求個人資料應儲存於歐盟或法國境內的資料中心,同時為符合與歐盟的國際承諾會員國,並禁止個人資料傳輸至非歐盟的第三國,而參議院修法理由是為了確保法國規範符合歐盟資料保護水準,並依據先前歐盟法院關於安全港無效之判決的結果為修訂。 然而,資料在地化條款目前仍不明確,但此規定恐對資料傳輸設下更多限制;雖然在GDPR第23條規範關於各國決定限制權利和義務的範圍,資料傳輸至第三國並不在此列,故為加速修法程序,聯合調解委員會(Commission mixte paritaire)將於近期內審查調整,國民議會和參議院的代表仍能針對此條款提出意見以達成最終共識,後續修法值得關注。
新加坡國家研究基金會推出AI.SG計畫,促進人工智慧技術發展新加坡國家研究基金會(National Research Foundation,以下簡稱NRF)於2017年5月3日宣布AI.SG倡議,並將啟動國家級AI計畫。NRF將於五年內投資新加坡幣1.5億元,整合NRF,智慧國家與數位政府辦公室(Smart Nation and Digital Government),經濟發展委會(Economic Development Board),資通訊媒體發展局(Infocomm Media Development Authority),新加坡創新機構(SGInnovate)及整合健康資訊系統(Integrated Health Information Systems)等數個政府部門,以及位於新加坡的研究機構、AI新創公司與發展AI產品的企業等共同投入。計畫三大目標如下: 利用人工智慧來解決影響社會和產業的重大挑戰 這些應用包括利用人工智慧解決交通尖峰時段壅塞問題,或應付人口老齡化帶來的醫療保健挑戰。IHiS執行長兼衛生部資訊長Mr.Bruce Liang表示:「醫療照護是需要高度知識及人性化的行業。多年來從新加坡在醫療照護數位化的發展中,可預見AI未來對於提升新加坡人民健康有很大幫助。例如在疾病預防、診斷、治療計畫、藥物治療、精準醫療、藥品開發等方面皆可發揮作用。醫護人員再加上AI工具,可以更完善解決未來對於醫療照護需求的增加。」 投入並深化技術能力,以掌握下一波科技創新 其中包括可展現更多人類學習能力的下一代「可解釋的人工智慧」 (Explainable Artificial Intelligence,XAI),以及相關技術,例如電腦系統架構(軟體、韌體、硬體整合)和認知科學(Cognitive Science)。NRF獎助金和研究計畫將會支持相關科學活動。當地人才也將透過參與AI深度功能的開發進行培訓。 擴大產業對於AI和機器學習的使用 AI.SG將與公司合作,利用AI來提高生產力,創造新產品,並輔導相關解決方案從實驗室進入市場。目標將支持100個AI研發項目和概念驗證,以利用戶能快速解決實際問題。並預計針對金融,醫療照護和城市管理解決方案領域具有特殊的潛力者先著手進行。 AI.SG計畫此項推動工作,未來不僅將可激發新加坡的研究人員和用戶利用AI解決社會重大問題,也將影響全世界渴望利用人工智慧技術帶來更便利的生活,值得我國相關機關推動政策之參考依據。